Keras - Introducción
El aprendizaje profundo es uno de los principales subcampos del marco de aprendizaje automático. El aprendizaje automático es el estudio del diseño de algoritmos, inspirado en el modelo del cerebro humano. El aprendizaje profundo se está volviendo más popular en los campos de la ciencia de datos como robótica, inteligencia artificial (IA), reconocimiento de audio y video y reconocimiento de imágenes. La red neuronal artificial es el núcleo de las metodologías de aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo es compatible con varias bibliotecas como Theano, TensorFlow, Caffe, Mxnet, etc., Keras es una de las bibliotecas de Python más poderosas y fáciles de usar, que se basa en bibliotecas populares de aprendizaje profundo como TensorFlow, Theano, etc. , para crear modelos de aprendizaje profundo.
Descripción general de Keras
Keras se ejecuta sobre bibliotecas de máquinas de código abierto como TensorFlow, Theano o Cognitive Toolkit (CNTK). Theano es una biblioteca de Python utilizada para tareas de cálculo numérico rápido. TensorFlow es la biblioteca matemática simbólica más famosa utilizada para crear redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo. TensorFlow es muy flexible y el beneficio principal es la computación distribuida. CNTK es un marco de aprendizaje profundo desarrollado por Microsoft. Utiliza bibliotecas como Python, C #, C ++ o kits de herramientas de aprendizaje automático independientes. Theano y TensorFlow son bibliotecas muy poderosas pero difíciles de entender para crear redes neuronales.
Keras se basa en una estructura mínima que proporciona una forma limpia y sencilla de crear modelos de aprendizaje profundo basados en TensorFlow o Theano. Keras está diseñado para definir rápidamente modelos de aprendizaje profundo. Bueno, Keras es una opción óptima para aplicaciones de aprendizaje profundo.
Caracteristicas
Keras aprovecha varias técnicas de optimización para hacer que la API de red neuronal de alto nivel sea más fácil y con más rendimiento. Admite las siguientes funciones:
API consistente, simple y extensible.
Estructura mínima: fácil de lograr el resultado sin lujos.
Es compatible con múltiples plataformas y backends.
Es un marco fácil de usar que se ejecuta tanto en CPU como en GPU.
Gran escalabilidad de la computación.
Beneficios
Keras es un marco muy potente y dinámico y ofrece las siguientes ventajas:
Mayor apoyo de la comunidad.
Fácil de probar.
Las redes neuronales de Keras están escritas en Python, lo que simplifica las cosas.
Keras admite redes convolucionales y recurrentes.
Los modelos de aprendizaje profundo son componentes discretos, por lo que puede combinarlos de muchas formas.